Adobe gerät an der Börse trotz Rekordzahlen unter Druck. Eine weiterer Abgang aus dem Top-Management sorgt angesichts der Herausforderungen für die Branche für Unsicherheit bei den Anlegern. Wie Adobe am Donnerstag nach Börsenschluss mitteilte, wird Finanzchef Dan Durn das Unternehmen schon in der kommenden Woche verlassen.

Durn wechselt als Finanzchef zum Chipdesigner Marvell Technology. Für ihn wird vorübergehend Steve Day als Adobes Chief Financial Officer (CFO) einspringen, der diese Rolle bereits für den Unternehmensbereich Customer Experience Orchestration (CXO) ausfüllte. CEO Shantanu Narayen dankte Durn für seine gute Arbeit und hob die langjährige Erfahrung von Day im Unternehmen hervor. Narayen selbst hatte im März angekündigt, den CEO-Posten aufzugeben, sobald ein Nachfolger gefunden sei.

Adobe CXO entwickelt KI-gestützte Lösungen für das Kundenmanagement in Unternehmen. Der für Adobe in Zukunft von großer Bedeutung sein könnte – die Nachfrage von Unternehmen nach Dienstleistungen dieser Art, auch von kleineren Anbietern, wird als großer Zukunftsmarkt gesehen. Für diesen Bereich dürfte auch Adobes milliardenschwere Übernahme des KI-Spezialisten Semrush eine Rolle spielen. Damit will Adobe sein Geschäft mit KI-gestützten Marketing-Programmen ausbauen.

Durns Weggang gab Adobe am Donnerstag zusammen mit den Geschäftszahlen fürs zweite Jahresquartal 2026 bekannt. Das bescherte Adobe einen Rekordumsatz von 6,62 Milliarden US-Dollar, was einem Zuwachs von 13 Prozent zum Vorjahresquartal entspricht (inflationsbereinigt sind es 11 Prozent). CEO Narayen schrieb die Ergebnisse einer „stark KI-getrieben Nachfrage über alle Kundensegmente hinweg“ zu.

Als Beleg nennt Adobe einen stark angestiegenen Annualized Recurring Revenue (ARR) bei KI-Produkten, der mit 500 Millionen Dollar etwa dreimal so hoch wie im Vorjahresquartal ist. Mit dem ARR sagen insbesondere Saas-Unternehmen gerne ihre Jahresumsätze voraus, die Kennzahl berechnet sich aus zu erwartenden wiederkehrenden Einnahmen, etwa durch verkaufte Software-Abos.

Adobe hebt Jahresprognose an

Adobe schraubt auch die Prognose für das laufende Geschäftsjahr hoch. 26,5 Milliarden Dollar bis 26,6 Milliarden Dollar erwartet das Unternehmen nun an Jahresumsatz – statt 25,9 Milliarden Dollar bis 26,1 Milliarden Dollar wie noch Ende 2025. Die neue Prognose bezieht auch die Übernahme des KI-Spezialisten Semrush mit ein, die in den kommenden Wochen abgeschlossen sein dürfte. Mit der milliardenschweren Übernahme baut Adobe sein Geschäft mit KI-gestützten Marketing-Programmen aus.

Derweil schreibt die Adobe-Aktie wieder massive Kursverluste. Rund fünf Prozent waren es am Donnerstag, am Freitagnachmittag bereits 7,72 Prozent (Stand: 12. Juni, 16:26). Zwar erfüllen die Zahlen die Erwartungen der Wall Street, doch über allgemeine Herausforderungen für die Software-as-a-Service-Branche (SaaS-Branche) kann das nicht hinwegtäuschen.

Mit dem SaaS-Modell feierte das Unternehmen große finanzielle Erfolge, doch Künstliche Intelligenz und die damit verbundenen Automatisierung stellen es vor eine ungewisse Zukunft und Adobe vor wichtige strategische Weichenstellungen. Denn die SaaS-Branche ist auf Lizenzen pro Nutzer ausgelegt – wenn Nutzer aber künftig zunehmend KI-Agenten wie ChatGPT oder Copilot die Arbeit machen lassen, wackelt dieses Geschäftsmodell. „AI eats software“ lautet der Tenor an der Wall Street, sie strafte die großen Player der Branche bereits mit massiven Kurseinbrüchen ab, allein Adobe verlor dieses Jahr 37 Prozent.

AI eats software

Die Antwort darauf muss Narayens noch nicht auserkorener Nachfolger finden. Narayen ist der Mann, der Adobe in die SaaS-Ära führte. Lizenzen für Photoshop und Co. können schon seit einigen Jahren nicht mehr einmalig und dauerhaft, sondern nur noch als Abonnement erworben werden. Narayen selbst will seinen Posten noch übernehmen, bis ein Nachfolger gefunden ist und auch danach im Adobe Vorstand bleiben.

Das Unternehmen dürfte angesichts der Trends auf dem SaaS-Markt dringend neue Visionen brauchen. Adobe kann im KI-Bereich mit seiner guten ARR-Entwicklung zwar gewisses Wachstum vorweisen. Aber nahezu der gesamte Umsatz – in diesem Quartal 6,39 Milliarden Dollar von 6,62 Milliarden US-Dollar insgesamt – hängt vom SaaS-Markt ab. Und Player wie Canva oder Figma setzen auch zunehmend auf KI-Produkte und sind für Adobe eine massive Konkurrenz.

Beobachter erwarten, dass der oder die neue Adobe-CEO auch alle oder sehr viele Vorstandsressorts neu besetzen wird. Entsprechend könnte Durn nicht der letzte Abgang bleiben, wenn sich weitere aktuelle Adobe-Vorstände provisorisch neue Jobs suchen.

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Die Debatte über die Neuauflage der Vorratsdatenspeicherung in Deutschland zieht weitere Kreise. In seiner Stellungnahme zu dem umstrittenen Gesetzesvorhaben der Bundesregierung begrüßt der Bundesrat den Entwurf grundsätzlich als Beitrag zur inneren Sicherheit. Zugleich kritisiert die Länderkammer die vorgesehene Verteilung der Befugnisse. Streitpunkt ist weniger die verdachtsunabhängige Aufbewahrung von IP-Adressen selbst, als vielmehr die anlassbezogene Sicherung künftig anfallender Verkehrsdaten bei Telekommunikationsanbietern.

Nach dem Plan der Bundesregierung soll dieses Instrument überwiegend Bundesbehörden wie dem BKA und der Bundespolizei zur Verfügung stehen. Die Länder fordern dagegen einen gleichberechtigten Zugang für ihre Polizeibehörden.

Im Zentrum der Kritik steht das vom Bundesverfassungsgericht entwickelte Prinzip der „Doppeltür“. Danach müssen die Datenspeicherung durch die Anbieter und der spätere Abruf durch Behörden jeweils auf einer eigenen gesetzlichen Basis beruhen. Der Regierungsentwurf sieht diese erste Tür nur für Bundesbehörden und zur Strafverfolgung vor. Selbst wenn die Länder entsprechende Befugnisse in ihren Polizeigesetzen schaffen würden, könnten die Provider die Daten für Landespolizeien nicht sichern. Der Bundesrat verlangt daher eine Erweiterung des Kreises berechtigter Stellen. Neben den Landespolizeien sollen auch die Verfassungsschutzämter der Länder sowie weitere Sicherheitsbehörden wie das Zollkriminalamt Zugriff erhalten.

Bei den rechtlichen Voraussetzungen für das neue Instrument der Sicherungsanordnung fordern die Länder Korrekturen. Die verwendeten Formulierungen wie der Schutz von Rechtsgütern „von zumindest erheblichem Gewicht“ seien zu unbestimmt. Stattdessen verlangt der Bundesrat eine gesetzliche Aufzählung der betroffenen Schutzgüter. Genannt werden unter anderem Leib, Leben, Freiheit sowie der Bestand des Bundes oder eines Landes. Ein Vorstoß aus dem Innenausschuss, der auf längere Speicherfristen von bis zu sechs Monaten drängte, fand im Plenum keine Mehrheit.

Wirtschaft warnt vor neuer Überwachungsarchitektur

Protest kommt aus der Internetwirtschaft. Der Verband eco warnt vor einem Kurswechsel in der Innenpolitik und sieht die Gefahr einer Ausweitung staatlicher Überwachungsbefugnisse. Besonders kritisch bewertet er Überlegungen, Sicherungsanordnungen nicht nur auf Verkehrsdaten, sondern auch auf Bestands-, Nutzungs- und sogar Inhaltsdaten auszudehnen.

Aus Sicht der Branche würde so nicht nur ein gezieltes Ermittlungsinstrument geschaffen, sondern eine umfassende Infrastruktur für staatliche Datenzugriffe etabliert. Die Debatte verschiebe sich dadurch von einer punktuellen Datensicherung hin zu einem weitreichenden Eingriff in die private Kommunikation. Dazu kommen erhebliche Kosten: Bereits die geplante dreimonatige Speicherung von IP-Adressen dürfte Investitionen in Millionenhöhe erfordern. Eine weitere Ausweitung der Speicher- und Zugriffsbefugnisse könnte daher die Diskussion auch über Grundrechte und Verhältnismäßigkeit verschärfen.

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Dass Claude Fable beziehungsweise Mythos das teuerste KI-Modell ist – daran gibt es keinen Zweifel. Aber ist es auch das Beste? c’t 3003 hat’s getestet.

Transkript des Videos

(Hinweis: Dieses Transkript ist für Menschen gedacht, die das Video oben nicht schauen können oder wollen. Der Text gibt nicht alle Informationen der Bildspur wieder.)

Guckt mal hier, jetzt hat Anthropic Mythos veröffentlicht. Ihr erinnert euch vielleicht, das KI-Modell, bei dem es vor zwei Monaten noch hieß, das Modell sei viel zu gefährlich, um es zu veröffentlichen, weil man damit angeblich in die meisten Software-Programme einbrechen kann. Also das Ding findet angeblich bislang unbekannte Sicherheitslücken. Und deshalb hat sich Anthropic einen Trick ausgedacht. Das, was sie veröffentlicht haben, also was ich hier in diesem Video getestet habe, nennen sie Fable. Das ist laut Anthropic aber Mythos. Aber halt Mythos, das sich weigert, Arbeit aus den Themenbereichen Cybersecurity, Biologie, Chemie und Wissensdestillation zu übernehmen. Fable kann aber auch noch andere tolle Sachen, zum Beispiel besser coden als Opus. Das kann ich schon mal spoilern. In diesem Video beantworten wir, ob Fable den Mythos-Hype rechtfertigen kann als unglaublich gefährliches, fähiges Modell, wie ihr da dran kommt, wie teuer das Ganze wird und ob das Modell endlich versteht, was auf meiner Kappe hier draufsteht. Bleibt dran.

Liebe Hackerinnen, liebe Internet-Surfer, herzlich willkommen hier bei….

Ja, Anthropic hat’s veröffentlicht. Mythos bzw. Fable. Mythos, übrigens griechisch „mythos“ für „sagenhafte Geschichte“, und Fable soll laut Anthropic die lateinische Variante davon sein. Streber-Keno sagt, dass das eigentlich „Fabula“ heißen müsste, aber okay, was weiß ich schon. Auf jeden Fall sagt Anthropic, dass Mythos und Fable wirklich erstmal grundsätzlich identisch sind. Das kann man auch daran sehen, dass Anthropic in seiner eigenen Benchmark-Tabelle Mythos und Fable in einer Spalte zusammenfasst. Der Unterschied ist, dass bei Fable eine Erkennung vorgeschaltet ist, die merkt, ob ein verbotenes Thema angeschnitten wird. Das läuft mit Constitutional Classifiers. Wenn ihr das genauer wissen wollt, ich hab da ein Paper von Anthropic verlinkt. Wenn der Classifier was erkennt, was böse ist, dann bricht er interessanterweise nicht die Arbeit ab, sondern gibt es einfach an das nächstbessere LLM, zurzeit also Opus, weiter. Das ist nicht dumm und auch transparent, denn Claude zeigt das an, wenn es die Antwort runterdelegiert. Aber in der Praxis kann das natürlich auch nervig sein, vor allem, wenn man gerne maximale Schlauheit hätte und das aber nie geht, weil es immer runtergestuft wird. Wie oft dieses Runterstufen bei harmlosen Anfragen passiert, dazu sage ich später noch was, beim Praxisteil.

Was ich auf jeden Fall nachvollziehbar finde, ist, dass Cybersecurity-Anfragen erstmal nicht durchgehen, denn da scheint wirklich was dran zu sein, dass Mythos halt besser als andere Modelle Sicherheitslücken findet, und das sind bekanntlich Einfallstore für Angreifer. Das heißt, wenn man was Böses machen will, muss man nur herausfinden, was auf dem anzugreifenden Computer oder Smartphone für Software läuft. Dann versucht man mithilfe von Mythos, Schwachstellen bei eben dieser Software zu finden und wenn man die gefunden hat, dann darüber da einzubrechen. Das geht mit anderen LLMs zwar auch, aber offenbar nicht ganz so gut.

Der andere gesperrte Themenbereich ist Biologie und Chemie, und da wird es schon etwas weniger nachvollziehbar, für mich jedenfalls. Angeblich will man verhindern, dass beispielsweise Biowaffen entwickelt werden. Und ja, das klingt natürlich krass und so doll Science-Fiction-mäßig, aber ob Leute, die sowas bauen wollen, wirklich so viel mit Claude Mythos anfangen können, also im Vergleich zu einer normalen Suchmaschine, das ist offenbar auch in Fachkreisen umstritten. Hier vermischen sich offenbar, wie so oft in der KI-Welt, wirkliches Risikobewusstsein und Marketing. Also ein KI-Modell, was so mächtig ist, dass es bislang unbekannte Biowaffen entwickeln kann: Boah, krass, das kann ja wohl mindestens meine Steuererklärung dann auch erledigen, oder? Also will ich das natürlich haben. Ist natürlich gute Werbung. Als Optimist könnte ich jetzt sagen: Ja, Anthropic macht sich wirklich Gedanken über die Sicherheit der Welt, aber sie nehmen halt den Marketing-Effekt auch gerne mit. Als Pessimist würde ich denken, Anthropic bereitet einfach nur den geplanten Börsengang mit möglichst viel Knall-Effekt vor.

Ach so, der dritte gesperrte Themenbereich ist Destillation. Also nicht Schnapsbrennen, also wie das geht, beantwortet Fable problemlos hier bei mir im Test, sondern halt Wissensdestillation, also wenn man fürs Training eines Sprachmodells die Ausgaben eines anderen Sprachmodells, also hier Fable, verwendet. Hier will Anthropic also nicht die Welt beschützen, sondern nur sich selbst. Sie wollen halt nicht, dass zum Beispiel chinesische Anbieter ihre LLMs mit Fable trainieren. Beim eigenen Training war Anthropic aber nicht so zimperlich. Da wurden zum Beispiel Millionen Bücher eingekauft und nach dem Einscannen dann zerstört, ohne vorher Lizenzen dafür zu holen. Naja, okay.

Ein Riesenproblem ist, dass Fable es nicht anzeigt, wenn es meint zu erkennen, ob es zur Entwicklung eines neuen LLMs verwendet wird, also sowas wie der Aufbau von Pre-Training-Pipelines und sowas. Dann schaltet Fable einfach auf dümmer, ohne dass man es bemerkt, ohne dass es angezeigt wird. Und das steht tatsächlich schwarz auf weiß hier in der 319-seitigen System-Card. Und viele Leute sagen, dass es wohl ziemlich häufig passieren könnte, und das Ganze ist halt intransparent. Das ist schwierig. Vor allem, man gibt halt Geld aus für dieses teure Modell und womöglich läuft es dann oft runtergedummt, ohne dass man es weiß. Einmal hier Keno aus der Zukunft: Kurz vor Veröffentlichung dieses Videos hat Anthropic angekündigt, in Zukunft nicht mehr ohne Hinweis runterzudummen. Gut.

Wie teuer ist das?

Stichwort teuer. Wie genau kommt man jetzt an Fable und wie teuer ist das? Ja, zurzeit die günstigste Variante ist ein Pro-Abo bei Anthropic. Das kostet 20 US-Dollar, also hierzulande mit Steuern ungefähr 21,50 Euro im Monat. Und damit kann man Fable verwenden, aber jetzt kommt es: nur noch bis zum 22. Juni. Also wenn das Video hier rauskommt, noch 10 Tage. Dann fällt das aus allen Anthropic-Abos raus, auch den viel teureren. Man kann dann nur noch pro Token bezahlen. Und das ist immens teuer. 10 Dollar für eine Million Token Input und 50 Dollar pro Million Token Output. Das ist exakt doppelt so viel wie bei Claude Opus. Und ich kann euch sagen, als jemand, der Opus schon mal mit OpenClaw und Token-basierter Abrechnung verwendet hat: Schon da konnte man an einem Tag locker 500 US-Dollar verblasen. Das heißt, auch wenn Fable angeblich token-sparsamer sein soll: Wenn man da richtig was mitmachen will, also Softwareprojekt oder so und auch richtig reinhaut, dann sind 1000 Dollar für einen arbeitsamen Tag auf jeden Fall möglich. Und da kommen wir dann schnell zur Frage, ob sich das lohnt. Dazu später auch mehr. Auf jeden Fall sagt Anthropic, dass es Fable so schnell wie möglich wieder in die Abos integrieren will, wenn es denn genug Rechenzentrums-Kapazität hat.

Ja, und apropos Rechenzentrum. Wenn ihr jetzt denkt: Hä? Ihr habt doch neulich im Computex-Nvidia-Video den KI-Rechenzentrumsbau-Wahn so kritisiert. Und jetzt testet ihr das nächste Hype-KI-Modell, was ziemlich sicher sehr ressourcenintensiv arbeitet. Ja, das stimmt. Das kritisieren wir auch nach wie vor. Aber wir wollen euch natürlich auch weiterhin ohne Hype-Brille über neue KI-Entwicklungen informieren. Und deshalb ist das für uns logisch, dass wir natürlich weiterhin KI-Zeugs testen. In Zukunft wollen wir aber auf jeden Fall mehr auf lokale LLMs eingehen. So, aber das nur als Einschub. Zurück zu Fable.

Jetzt ans Eingemachte. Was kann das Ding denn jetzt?

Beispiel 1: Kappe erkennen

Ich sammle gerne Fehler von LLMs, weil ich so ganz gut nachvollziehen kann, ob Modelle besser werden. Also ich gucke dann, ob neuere Modelle immer noch die Fehler machen. Und ein interessanter Fehler war neulich die Erklärung einer Baseball-Kappe, die ich in Japan gekauft habe. Und ich hatte die nur deshalb gekauft, weil das die einzige war, die mir gepasst hat. Aber da ich kein Japanisch kann, wusste ich nicht, was da draufsteht. Und das ist halt ein bisschen schwierig, wenn man mit irgendwas rumrennt, was man nicht versteht. Das kann ja durchaus peinlich werden dann, ne? Deshalb muss ich mich schon drauf verlassen können, was mir das Sprachmodell sagt. Und ich habe aber auch inzwischen echte Menschen, also japanischkundige Menschen, gefragt, die mir die Kappe erklärt haben.

Das C hier ist das Logo von dem Baseball-Team Hiroshima Toyo Carp. Also Carp mit C, daher auch das C. Und das ist eingebettet in ein Wortspiel. Da oben steht „Ure“, und wenn man das zusammen mit dem C ausspricht, was in Japanisch wie „shi“ klingt, wird daraus halt „Ureshii“. Und das heißt wohl beides zusammen, „Ure“ und „shi“, also „Ureshii“, „glücklich“. Und um das noch zu unterstreichen, ist da so ein Lachmund drin in dem C. Also ist eigentlich alles ganz süß. Ja, aber guck mal, was Google Gemini 3 Flash Thinking draus macht: „Crossover-Merchandising-Artikel mit Bakabon no Papa“? Die Schriftzeichen bedeuten „Pferd“ und das sei ja auch logisch, weil es gibt ja oft Kooperationen zwischen Baseball-Teams und der japanischen Pferderennen-Vereinigung? Also, dass das Quatsch ist, konnte ich mir schon selbst herleiten, weil es bei Bakabon no Papa ganz klar keine Figur gibt, die so einen Mund hat. Das sieht da total anders aus.

ChatGPT dagegen meint, dass hier das Kanji-Zeichen für „Reis“ zu sehen ist und dass das also „schmeckt geil“ bedeutet. Und das alles immer in diesem altklugen Oberchecker-Ton, was halt wirklich nervt, wenn die Modelle halt klar halluzinieren und aber so tun, als wüssten sie alles. Naja. Ja, und Claude Fable, ja, das kriegt die Antwort auf Anhieb auch nicht komplett hin, aber es halluziniert nicht und das ist ja erstmal das Wichtigste. Und es erkennt auch das „Ureshii“-Wortspiel, aber eben nicht, dass das C zu den Hiroshima Carp gehört. Es bietet aber an, im Netz zu gucken, und das schafft es dann auch so erfolgreich, dass es wirklich die konkrete Kappe im Carp-Fanshop findet und auch direkt weiß, in welchen anderen Farben es die noch gibt. Das klingt jetzt profan, aber das hat bei meinen Tests kein anderes aktuelles Sprachmodell hinbekommen.

Beispiel Nummer 2: Coding (3003-Logo manipulieren)

So, aber jetzt zu den Coding-Fähigkeiten. Ich hab Fable gesagt, und zwar über den Coding-Harness Claude Code, es soll doch bitte unser 3003-Logo als PNG nehmen und das Ding als Web-App möglichst beeindruckend interaktiv verändern, auf drei unterschiedliche Weisen. Ja, und da kam dann nach ungefähr 15 Minuten herumgecodet das hier raus. Und ja, das ist nicht schlecht, finde ich. Partikelsturm hier finde ich ein bisschen langweilig, aber diese ölartige, bunte Verflüssigung ist nice und auch dieses 3D-Hologramm. Der Fable-Vorgänger Opus macht daraus mit gleichem Prompt das hier. Das ist schon wirklich weniger cool, finde ich. Bei OpenAI Codex sieht das so aus, aber man kriegt auch aus komplett lokal laufenden Modellen was raus. Das ist Qwen 3.6 27B, mit 8-Bit quantisiert, was auf meinem Framework-Desktop lokal läuft. Als Harness habe ich Hermes verwendet. Ja, darüber mache ich auch noch ein Video, könnt ihr aber gerne in die Kommentare schreiben, wenn ihr das sehen wollt. Dann bin ich mir noch ein bisschen sicherer, dass ihr das wirklich wollt.

Beispiel Nummer 3: 3003-Website bauen

Beim Website-Bauen, ja, da fand ich Fable jetzt nicht so richtig beeindruckend. Ich persönlich würde sowieso eher keine komplett KI-generierte Website veröffentlichen, weil schon genug Slop im Netz ist. Das ist also alles hier nur zum Testen. Also so sieht das jedenfalls bei Fable aus. Ich finde gelungen, wie das aus dem Logo den ungefähren Font abschätzt und diesen Stil mit chromatischen Aberrationen. Aber vieles ist auch einfach Quatsch. Die Videos kommen nicht jeden Donnerstag, sondern jeden Freitag. Fable nutzt auch nicht das offizielle c’t-4004-Logo, sondern denkt sich selbst eins aus und die Namen von den Podcastern stimmen auch nicht. Und vor allem sind die ganzen Inhalte hier nicht eingebunden, sondern es gibt zwar Playbuttons, aber die playen nicht, wenn man da draufklickt, sondern die führen dann einfach auf YouTube oder Podigee. Die von Opus gebaute Website finde ich nicht unbedingt hässlicher, muss ich sagen. Die Inhalte sind hier auch nicht eingebunden und auch die echten Thumbnails sind nicht zu sehen, aber sonst finde ich das okay. Ich habe auch mal testweise mit dem neuen chinesischen Modell MiniMax M3 mit dem gleichen Prompt eine Website gebaut. Ja, ist nicht so weit weg von den teuren Claude-Modellen.

Beispiel 4: SVG-Animation

Ja, und dann habe ich noch den beliebten Test probiert, SVG-Code zu generieren. Kennt ihr ja vielleicht, habe ich von Simon Willison geklaut. Er lässt immer einen Pelikan Rad fahren. Ich habe das mal mit einem Oktopus probiert und Fahrrad finde ich ist halt wirklich eine gute Idee, weil da halt mechanische Dinge passieren und es da wirklich oft zu Fehlern kommt. Zum Beispiel bei den kleineren Gemini-Flash-Modellen, die Google seit einiger Zeit immer als Default vorschlägt auf gemini.google.com. Und die sind wirklich viel schlechter als Gemini Pro 3.1. Ich glaube wirklich, Google will Compute sparen. Naja, auf jeden Fall sieht, finde ich auch, der Oktopus in Fable ein bisschen besser aus als in Opus.

Also ich habe auch noch andere Auffälligkeiten gefunden. Also einmal zum Beispiel die Sprache von Fable. Ja, das war die erste Frage, die ich Fable gestellt habe: Was müsste passieren, dass sich die in KI-Rechenzentren investierten Summen amortisieren? Und in der Antwort nutzt Fable immer noch diverse typische LLM-Stilblüten, die ich als Redakteur immer anstreichen würde, wenn ich die im Text sehen würde. Die Bullen sehen die Amortisation bereits laufen. Also Bullen sind umgangssprachlich was anderes. Ich würde vielleicht sagen: bullische Anleger oder so. Schlimmer ist aber noch, dass Geld am Ende von echten Endkunden stammt. Was sind denn unechte Endkunden? Und auch ein Teil des Werts liegt in Verteidigung bestehender Geschäfte. Also wer schreiben kann, schreibt so nicht.

Ja, und ich wollte euch ja auch noch sagen, wie oft der Sicherheitsmechanismus anschlägt, der Fable immer auf Opus runterstuft. Ja, oft. Also immer wenn ich zum Beispiel sage: Kannst du meinen Code auf Sicherheitslücken überprüfen, kickt das sofort rein. Klar, okay, das war ja auch so angekündigt von Anthropic. Aber was ich schon krass finde: Die ziemlich harmlosen Fragen aus dem Bereich Biologie, Biochemie, die schlagen auch an. Zum Beispiel: Wie funktioniert der mRNA-Impfstoff? Naja, er antwortet dann halt mit Opus und das ist qualitativ schon auch okay, aber ist trotzdem halt doof, wenn man viel Geld für Fable zahlt und dann nur Opus bekommt, obwohl man gar keine Biowaffen entwickeln will.

Fazit

Also ich würde schon trotz meiner Kritik sagen, dass Stand heute Anthropic Fable 5 das leistungsfähigste Allround-Modell ist, was es zurzeit auf dem Markt gibt. Ja, aber das wissen wir ja, das kann sich sehr schnell immer wieder ändern. Und es ist auf jeden Fall auch das teuerste, vor allem, weil man es ja ab dem 22. Juni auch wirklich nur noch über bezahlte Token und nicht mehr über eine Abo-Flatrate bekommt. Und auch wenn ich gesagt habe, es ist das Beste, ob es sich lohnt, so viel Geld dafür auszugeben und das Teil dann auch noch sehr häufig auf das schlechtere Modell Opus runterschaltet. Schwierig. Ja, wie seht ihr das? Gerne in die Kommentare schreiben und gerne unseren Podcast hören. c’t 4004, da sprechen wir auch nochmal über Fable und Mythos. Tschüss.

c’t 3003 ist der YouTube-Channel von c’t. Die Videos auf c’t 3003 sind eigenständige Inhalte und unabhängig von den Artikeln im c’t Magazin. Die Redakteure Jan-Keno Janssen, Lukas Rumpler, Sahin Erengil und Pascal Schewe veröffentlichen jede Woche ein Video.

(jkj)